AWS Graviton y la estrategia de silicio personalizado - Los chips de diseño propio que transforman la economía de la nube
Comparamos cómo los procesadores Graviton basados en Arm diseñados por AWS y los chips de silicio personalizado para IA como Inferentia y Trainium están cambiando la estructura de costos y el rendimiento de la nube frente a Azure y GCP.
Por qué los proveedores de nube diseñan sus propios chips
En la estructura de costos de la computación en la nube, el procesador del servidor es uno de los factores de costo más grandes. Tradicionalmente, los proveedores de nube compraban procesadores genéricos de Intel o AMD para instalarlos en sus servidores. Sin embargo, los procesadores genéricos están diseñados para manejar cualquier carga de trabajo, por lo que para cargas de trabajo específicas de la nube tienen funcionalidades excesivas y no son óptimos en eficiencia energética ni de costos. AWS eligió el enfoque fundamental de diseñar sus propios procesadores para este problema. El ritmo generacional es rápido: el primer Graviton llegó con las instancias A1 en noviembre de 2018, Graviton2 (M6g / C6g / R6g, entre otras) se anunció en diciembre de 2019, Graviton3 (C7g) en noviembre de 2021 y Graviton3E, con cálculo vectorial reforzado, se sumó para Hpc7g / C7gn en noviembre de 2022. Después han seguido Graviton4 y Graviton5, así que conviene leer el número de generaciones como algo que seguirá creciendo (a septiembre de 2026). Como resultado de basarse en la arquitectura Arm y optimizar para cargas de trabajo en la nube, AWS declara que las instancias basadas en Graviton cuestan hasta un 20% menos que las instancias EC2 x86 equivalentes y consumen hasta un 60% menos energía para el mismo rendimiento (página oficial del producto de AWS, a septiembre de 2026).
La ventaja técnica de Graviton
La ventaja de los procesadores Graviton no es simplemente un precio más bajo, sino un diseño especializado para cargas de trabajo en la nube. Graviton4 tiene 96 núcleos Arm Neoverse V2 por chip y, según las cifras publicadas por AWS (en el anuncio de Graviton4 de noviembre de 2023), ofrece un rendimiento de computación hasta un 30% superior y un ancho de banda de memoria un 75% mayor comparado con Graviton3. Graviton5, anunciado en diciembre de 2025, tiene 192 núcleos y 5 veces más caché, y reduce la latencia entre núcleos hasta un 33% (cifras publicadas por AWS, a septiembre de 2026). Al adoptar la arquitectura Arm, el consumo de energía por núcleo es menor que x86, permitiendo más núcleos con el mismo presupuesto de energía. Esta es una característica adecuada para cargas de trabajo en la nube que procesan muchas solicitudes paralelas, como servidores web, contenedores y microservicios. Graviton está optimizado para el entorno de nube de AWS, logrando una integración profunda con el Nitro System.
Comparación con las estrategias de silicio personalizado de Azure y GCP
(A septiembre de 2026) Los tres proveedores han entrado en la etapa de diseñar tanto CPU de propósito general como aceleradores de IA, por lo que el foco de la comparación ha pasado de "si tienen silicio personalizado" a "cuántas generaciones han acumulado". Azure dependió durante mucho tiempo de procesadores genéricos de Intel y AMD, pero en 2023 anunció Cobalt 100, su procesador basado en Arm de diseño propio con 128 núcleos para cargas de trabajo de propósito general, y al mismo tiempo Maia 100 para cargas de trabajo de IA. GCP presentó el TPU (Tensor Processing Unit) en 2016 como un chip de uso interno y comenzó a ofrecerlo externamente como Cloud TPU en 2018. Los TPU tienen una trayectoria de uso a gran escala en las cargas de trabajo internas de Google (búsqueda, traducción, fotos, entre otras). En el lado de la computación de propósito general, Google también ha introducido Axion, su CPU basada en Arm de diseño propio, ofrecida como instancias C4A. Es decir, el esquema de "diseñar internamente tanto CPU de propósito general como chips dedicados a IA" ya no es exclusivo de AWS. Lo que sigue siendo diferente, como hecho, es el número de generaciones y el año de inicio de la oferta. Graviton ha acumulado generaciones desde la primera en 2018, incorporando en cada una la retroalimentación de las cargas de trabajo en la nube. En el linaje de CPU Arm de propósito general, AWS acumula más años que Cobalt 100 (2023) o que Axion, introducido después. En cambio, en la oferta externa de aceleradores dedicados a IA, el TPU de GCP fue primero y AWS se puso a la par después con Inferentia y Trainium. Cuál resulta más ventajoso depende de la carga de trabajo y de dónde residen los activos de software. Más que leerlo como "solo este proveedor es integral", es más práctico elegir según para qué chips están optimizados los runtimes y frameworks que uno usa.
Inferentia y Trainium - Silicio personalizado para la era de la IA
(A septiembre de 2026) Con la rápida proliferación de la IA generativa, la demanda de computación para cargas de trabajo de IA ha aumentado explosivamente. Las GPUs de NVIDIA son el estándar de facto para cargas de trabajo de IA, pero el aumento de la demanda ha tensionado el suministro. AWS ha desarrollado dos chips personalizados para este desafío: Inferentia para inferencia de IA y Trainium para entrenamiento de IA. Para las instancias Inf2 con Inferentia2, AWS declara una relación precio-rendimiento hasta un 40% mejor y un rendimiento por vatio hasta un 50% mayor que las instancias EC2 equivalentes. Conviene notar que estas cifras se expresan como precio-rendimiento y eficiencia energética, no como "la mitad del costo". Una instancia Inf2 conecta hasta 12 chips Inferentia2 mediante NeuronLink y ofrece hasta 384 GB de memoria de acelerador, lo que permite distribuir entre chips la inferencia de modelos con cientos de miles de millones de parámetros. Es adecuado para ejecutar modelos entrenados en producción, como inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM), reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.
El impacto económico del silicio personalizado
El impacto económico de la estrategia de silicio personalizado no se limita a la diferencia de precio de los chips. Al diseñar sus propios chips, AWS puede decidir las especificaciones del procesador junto con el diseño del servidor y evitar pagar por funciones que las cargas de trabajo en la nube no necesitan. Como Graviton se diseña licenciando los núcleos Neoverse de Arm, el costo de componentes no llega a cero, pero frente a adquirir procesadores genéricos tal cual, AWS gana margen para ajustar internamente el costo por unidad de rendimiento. El resultado publicado es que las instancias basadas en Graviton cuestan hasta un 20% menos que las instancias x86 equivalentes. Además, la mejora en eficiencia energética reduce los costos operativos del centro de datos: AWS declara que las instancias basadas en Graviton consumen hasta un 60% menos energía que las instancias EC2 equivalentes para el mismo rendimiento.
Facilidad de migración y madurez del ecosistema
Por muy alta que sea la ventaja del silicio personalizado, no tiene sentido si no se pueden migrar las cargas de trabajo existentes. La migración a Graviton es relativamente fácil para muchas cargas de trabajo. Las cargas de trabajo basadas en Linux a menudo funcionan simplemente recompilando a binarios compatibles con Arm, y las cargas de trabajo en contenedores pueden ejecutarse tanto en x86 como en Graviton usando imágenes multi-arquitectura. AWS ha enriquecido las herramientas y documentación para apoyar la migración a Graviton. El programa Graviton Ready confirma que los principales proveedores de software han completado la verificación de funcionamiento en Graviton. Las principales distribuciones de Linux, bases de datos, frameworks de aplicaciones y herramientas CI/CD ya soportan Graviton.
Resumen
La estrategia de silicio personalizado de AWS es un enfoque que cubre 3 áreas: computación de propósito general (Graviton), inferencia de IA (Inferentia) y entrenamiento de IA (Trainium). Graviton ha acumulado generaciones desde la primera en 2018 y AWS declara que las instancias basadas en Graviton cuestan hasta un 20% menos que las instancias x86 equivalentes y consumen hasta un 60% menos energía para el mismo rendimiento. El soporte de servicios gestionados y productos ISV se ha ampliado y la barrera de migración ha bajado. Por su parte, Azure tiene Cobalt 100 y Maia 100, y GCP tiene Axion y el TPU, de modo que el esquema de "diseñar internamente tanto CPU de propósito general como chips dedicados a IA" es ahora común a los tres (a septiembre de 2026). La diferencia ya no está en tener o no silicio personalizado, sino en las generaciones acumuladas, la amplitud de servicios compatibles y para qué chips están optimizados los propios activos de software. Dentro de la corriente del silicio personalizado que transforma la estructura de costos de la nube, Graviton es una opción fácil de poner primero sobre la mesa por su facilidad de migración y la amplitud de servicios compatibles.
Referencias (recursos oficiales de AWS)
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